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Título: NONDESTRUCTIVE EVALUATION STEEL STRUCTURES USING A SQUID MAGNETOMETER AND COMPUTATIONAL INTELLIGENCE TECHNIQUES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): CARLOS ROBERTO HALL BARBOSA

Colaborador(es):  ANTONIO CARLOS OLIVEIRA BRUNO - Orientador
MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO - Coorientador
Número do Conteúdo: 8104
Catalogação:  07/04/2006 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL

Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8104@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8104@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8104

Resumo:
This thesis combines two state-of-the-art techniques in the area if magnetic Nondestructive Evaluation, that is, the application of the superconducting magnetometer SQUID as the magnetic sensor, and the use of Neural Networks as analysis tools for the detected magnetic signals. Pioneering measurements using the SQUID have been made in steel and aluminum samples with various types of flaws, and two Neural Systems have been implemented, based on the combination of several neural networks algorithms. Such systems aim to, based on the measured magnetic field, obtain information about defect geometry, thus allowing the assessment of defect severity.

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